KR20200065144A - Apparatus and method for automatic inspection of a detailed map using object recognition - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 카메라를 통해 인식되는 객체의 정보와 정밀 지도 DB에 저장되어 있는 정밀 지도를 비교하여 기 저장된 정밀 지도를 자동으로 검수할 수 있도록 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for automatically inspecting a precision map using object recognition, and more specifically, compares information of an object recognized through a camera with a precision map stored in the precision map DB, and automatically stores a pre-stored precision map. The present invention relates to an apparatus and method for automatically inspecting a precision map using object recognition to enable inspection.
일반적으로 내비게이션 장치는 사용자가 직접 들고 다니거나 차량 등 이동수단에 설치되어, 현재 위치로부터 목적지까지의 정확한 거리 및 소요시간을 알려주고, 목적지까지의 길을 안내하는 기능을 수행한다.In general, a navigation device is carried by a user or installed on a vehicle, such as a vehicle, to provide an accurate distance and required time from a current location to a destination, and to guide a route to a destination.
이동체의 정확한 위치를 판별하기 위해 현재의 내비게이션 시스템은 인공위성 네트워크를 이용해 지상에 있는 목표물의 위치를 추적하는 위성측위시스템(Global Navigation Satellite System : 이하 GNSS)을 이용하고 있다.To determine the exact location of a moving object, the current navigation system uses a global navigation satellite system (GNSS) to track the position of a target on the ground using a satellite network.
이러한 내비게이션 시스템은 경로 안내를 위해 지도 데이터를 이용하는 것이 필수적이며, 최근에는 도로의 링크 및 노드 정보뿐만 아니라, 도로의 폭, 차선수, 곡률, 구배, 시설물 등의 정보를 포함하는 정밀 지도를 이용하여 경로 안내를 제공하는 경우가 늘어나고 있다.In such a navigation system, it is essential to use map data for route guidance, and recently, by using a precise map including information on road width, rider, curvature, gradient, and facilities, as well as link and node information on the road. There are increasing cases of providing route guidance.
또한 기술의 발달에 따라 자율 주행이 가능한 차량에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이러한 자율 주행 차량에서는 정밀 지도를 이용하여 경로를 생성하고 주행을 수행하는 기술이 적용되고 있다.In addition, with the development of technology, interest in a vehicle capable of autonomous driving is increasing, and in such an autonomous vehicle, a technique of generating a route using a precise map and performing driving is applied.
그런데 이러한 정밀 지도를 이용하여 자율 주행을 수행하기 위해서는 차선, 도로 시설, 표지 시설 정보 등을 이용하여야 하므로, 이러한 정보를 매우 정밀한 정확도로 제공하는 것이 중요하다.However, in order to perform autonomous driving using such a precise map, it is necessary to use lanes, road facilities, and sign facility information, so it is important to provide such information with very precise accuracy.
따라서 도로의 유지 관리 등에 따라 표지판 등의 시설물이 추가되거나, 최초에 생성된 정밀 지도에 오류가 있는 경우에 이를 파악하여 수정하는 것이 요구된다.Therefore, it is required to identify and correct the facility, such as a sign, depending on the maintenance of the road, or when there is an error in the precision map initially generated.
한편 본 발명의 배경기술은 대한민국 등록특허 10-0456377호(2004.11.01)에 개시되어 있다. Meanwhile, the background technology of the present invention is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-0456377 (2004.11.01).
본 발명은 카메라를 통해 인식되는 객체의 정보와 정밀 지도 DB에 저장되어 있는 정밀 지도를 비교하여 기 저장된 정밀 지도를 자동으로 검수하고, 정밀 지도의 업데이트를 수행하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention compares the information of the object recognized by the camera and the precision map stored in the precision map DB, automatically inspects the pre-stored precision map, and performs a precision map automatic inspection device using object recognition to update the precision map. And its purpose.
본 발명에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치는 차량의 외부를 촬영하는 카메라; 차량의 위치를 측정하는 위치측정부; 도로 상의 객체에 대한 속성 정보를 포함하는 정밀 지도를 저장하고 있는 정밀지도DB; 및 상기 카메라를 통해 촬영된 영상에서 도로 상의 객체를 인식하고, 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하며, 상기 위치측정부를 통한 차량의 위치 정보에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하고, 상기 산출된 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 제어부를 포함하고, 상기 객체의 인식 정보는 객체의 종류 및 절대 위치를 포함하는 것을 특징으로 한다.A precision map automatic inspection device using object recognition according to the present invention includes a camera for photographing the exterior of a vehicle; Position measuring unit for measuring the position of the vehicle; A precision map DB that stores a precision map including property information on objects on the road; And an object on the road from the image captured by the camera, calculates a relative position between the recognized object and the vehicle, and calculates the absolute position of the recognized object according to the location information of the vehicle through the position measuring unit. It includes a control unit for calculating the recognition information of the, and comparing the calculated recognition information of the object with the precision map to determine whether the precision map is an error, the recognition information of the object includes the type and absolute position of the object It is characterized by.
본 발명에서 상기 제어부는 상기 산출된 객체의 인식 정보를 정밀 지도와 비교할 때, 상기 위치측정부의 측위 방식에 따른 오차 범위를 적용하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the control unit is characterized by applying an error range according to the positioning method of the position measuring unit when comparing the calculated recognition information of the object with a precision map.
본 발명에서 상기 제어부는, 인식된 객체의 좌표를 중심으로 하고 반경이 상기 오차 범위인 영역 안에서 상기 산출된 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the control unit is characterized in that it compares the recognition information of the calculated object with the precision map in a region around the coordinates of the recognized object and the radius is the error range.
본 발명에서 상기 제어부는, 상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 정밀지도DB에 저장되어 있는 상기 정밀 지도를 업데이트 하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, if it is determined that an error exists in the precision map, the controller updates the precision map stored in the precision map DB according to the recognition information of the object.
본 발명에서 상기 제어부는, 상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 객체의 인식 정보를 서버로 전송하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, if it is determined that an error exists in the precision map, the controller transmits recognition information of the object to a server.
본 발명에서 상기 서버는 수신된 상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하고, 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단되면, 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 서버에 저장되어 있는 정밀 지도를 업데이트 하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the server verifies the accuracy of the received identification information of the object, and when it is determined that the identification information of the object is correct, updates the precision map stored in the server according to the identification information of the object. Is done.
본 발명에서 상기 서버는 다수의 차량에서 동일한 객체의 인식 정보가 수신되면, 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the server is characterized in that when the recognition information of the same object is received from a plurality of vehicles, the recognition information of the object is determined to be correct.
본 발명의 일 측면에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법은 제어부가 카메라를 통해 촬영된 영상에서 도로 상의 객체를 인식하는 단계; 상기 제어부가 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하는 단계; 상기 제어부가 차량의 위치 정보 및 상기 산출된 상대위치에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하는 단계; 상기 제어부가 상기 산출된 객체의 인식 정보를 차량에 저장되어 있는 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 단계; 및 상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 제어부가 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 정밀 지도를 업데이트 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.A method for automatically inspecting a precision map using object recognition according to an aspect of the present invention includes: a control unit recognizing an object on a road from an image photographed through a camera; Calculating a relative position between the recognized object and the vehicle by the control unit; Calculating, by the control unit, the absolute position of the recognized object according to the position information of the vehicle and the calculated relative position, and calculating the recognition information of the object; Determining, by the control unit, whether the precision map is in error by comparing the calculated recognition information of the object with a precision map stored in the vehicle; And when it is determined that an error exists in the precision map, the control unit updating the precision map according to the recognition information of the object.
본 발명에서 상기 객체의 인식 정보는 객체의 종류 및 절대 위치를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the recognition information of the object is characterized by including the type and absolute position of the object.
본 발명의 상기 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 단계에서, 상기 제어부는 차량의 측위 방식에 따른 오차 범위를 적용하여 상기 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하는 것을 특징으로 한다.In the step of determining whether the precision map of the present invention is in error, the control unit applies an error range according to the positioning method of the vehicle to compare the recognition information of the object with the precision map.
본 발명의 다른 측면에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법은 제어부가 카메라를 통해 촬영된 영상에서 도로 상의 객체를 인식하는 단계; 상기 제어부가 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하는 단계; 상기 제어부가 차량의 위치 정보 및 상기 산출된 상대위치에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하는 단계; 상기 제어부가 상기 산출된 객체의 인식 정보를 차량에 저장되어 있는 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 단계; 및 상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 제어부가 기 객체의 인식 정보를 서버로 전송하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.A method for automatically inspecting a precision map using object recognition according to another aspect of the present invention includes: a control unit recognizing an object on a road from an image photographed through a camera; Calculating a relative position between the recognized object and the vehicle by the control unit; Calculating, by the control unit, the absolute position of the recognized object according to the position information of the vehicle and the calculated relative position, and calculating the recognition information of the object; Determining, by the control unit, whether the precision map is in error by comparing the calculated recognition information of the object with a precision map stored in the vehicle; And when it is determined that an error exists in the precision map, the control unit transmitting the recognition information of the object to the server.
본 발명의 다른 측면에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법은 상기 서버가 수신된 상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하는 단계; 및 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단되면, 상기 서버가 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 서버에 저장되어 있는 정밀 지도를 업데이트 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.A method for automatically inspecting a precision map using object recognition according to another aspect of the present invention includes: verifying the accuracy of the recognition information of the object received by the server; And if the recognition information of the object is determined to be correct, the server further updating the precision map stored in the server according to the recognition information of the object.
본 발명의 상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하는 단계에서, 상기 서버는 다수의 차량에서 동일한 객체의 인식 정보가 수신되면, 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.In the step of verifying the accuracy of the recognition information of the object of the present invention, the server is characterized in that when the recognition information of the same object is received from a plurality of vehicles, the recognition information of the object is determined to be correct.
본 발명에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법은 차량에서 인식된 객체와 정밀 지도 사이의 비교를 통해, 정밀 지도의 오류 여부를 판별하고, 이에 따라 정밀 지도 업데이트를 자동으로 수행할 수 있도록 함으로써, 항상 최신의 정밀 지도가 유지될 수 있도록 하는 효과가 있다.The apparatus and method for automatically inspecting a precision map using object recognition according to the present invention can determine whether an error is in the precision map through comparison between the object recognized in the vehicle and the precision map, and automatically update the precision map accordingly. By doing so, there is an effect of ensuring that the latest accurate map is always maintained.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치의 구성을 나타낸 블록구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법을 설명하기 위한 다른 흐름도이다.1 is a block diagram showing the configuration of a precision map automatic inspection device using object recognition according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method for automatically inspecting a precision map using object recognition according to an embodiment of the present invention.
3 is another flowchart for explaining a method for automatically inspecting a precision map using object recognition according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법의 일 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, an embodiment of an apparatus and method for automatically inspecting a precision map using object recognition according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In this process, the thickness of the lines or the size of components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience. In addition, terms to be described later are terms defined in consideration of functions in the present invention, which may vary according to a user's or operator's intention or practice. Therefore, definitions of these terms should be made based on the contents throughout this specification.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치의 구성을 나타낸 블록구성도이다.1 is a block diagram showing the configuration of a precision map automatic inspection device using object recognition according to an embodiment of the present invention.
도 1에 도시된 것과 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치는 제어부(100), 카메라(110), 위치측정부(120), 센서부(130) 및 정밀지도DB(140)를 포함한다. 또한 제어부(100)는 통신 모듈(미도시)를 통해 서버(200)와 통신을 수행할 수 있으며, 정밀 지도 업데이트를 위한 데이터를 서버(200)로 전송하도록 구성될 수 있다. 이러한 제어부(100)와 서버(200) 사이의 통신방식은 이미 활용되고 있는 다양한 방식이 적용될 수 있다.As shown in FIG. 1, the apparatus for automatically inspecting a precision map using object recognition according to an embodiment of the present invention includes a
이러한 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치는 각 차량에 설치되어 해당 차량이 저장하고 있는 정밀 지도에 대한 검수를 수행할 수 있다.The apparatus for automatically inspecting a precision map using object recognition may be installed in each vehicle and perform inspection on the precision map stored in the vehicle.
카메라(110)는 차량의 외부(차량 전방, 측방, 후방 등)을 촬영하는 구성으로, 복수개가 구비될 수 있다.The
위치측정부(120)는 차량의 위치를 측정할 수 있다. 위치측정부는(120)는 GPS(Global Positioning System)로 통칭되는 GNSS 시스템, 추측항법(Dead Reckoning) 시스템, RTK(Real-Time Kinematic) GPS 시스템, DGPS(Differential GPS) 시스템 등의 구성을 포함할 수 있으며, 이들로부터 자차의 위치 정보를 산출할 수 있다.The position measuring unit 120 may measure the position of the vehicle. The position measuring unit 120 may include components such as a GNSS system, commonly referred to as a Global Positioning System (GPS), a Dead Reckoning system, a Real-Time Kinematic (RTK) GPS system, and a Differential GPS (DGPS) system. Thereby, it is possible to calculate the position information of the host vehicle.
센서부(130)에는 차량의 외부 상황을 파악할 수 있도록 하는 다양한 센서들이 구비될 수 있다. 예를 들어, 차량의 고도를 측정하는 고도센서, 차량의 자세를 측정하는 자이로센서, 차량 외부의 객체와 차량 사이의 거리 정보를 검출하는 라이더센서 또는 레이더센서 등 다양한 센서가 구비될 수 있다.The
한편 본 발명의 일부 실시예에서 위치측정부(120)의 추측항법 시스템에 포함되어 있는 센서가 센서부(130)에 포함되는 센서로서 기능하는 것도 가능하다.On the other hand, in some embodiments of the present invention, it is also possible that a sensor included in the guessing navigation system of the position measuring unit 120 functions as a sensor included in the
정밀지도DB(140)는 비휘발성 메모리 등의 저장 장치로 구성되어, 정밀 지도를 저장하고 있다. 이러한 정밀 지도는 일반적인 지도 대비 보다 많은 정보를 저장하고 있으며, 구체적으로, 차선 정보, 도로의 경사도, 표지판, 이정표, 신호등, 과속 단속 카메라 등 도로 상의 객체에 대한 추가 정보(속성 정보)에 해당하는 데이터를 포함하고 있다. 여기서 속성 정보로는 해당 객체의 종류 등이 포함될 수 있다.The precision map DB 140 is composed of a storage device such as a non-volatile memory, and stores the precision map. These precision maps store more information than general maps, and specifically, data corresponding to additional information (property information) about objects on the road, such as lane information, road slope, signs, milestones, traffic lights, and speed cameras. It contains. Here, the attribute information may include the type of the object.
제어부(100)는 카메라(110)를 통해 차량 외부의 객체(차선, 표지판, 이정표, 신호등, 과속 단속 카메라 등)을 인식할 수 있고, 이렇게 인식된 객체와 차량 사이의 상대적인 위치 관계(거리)를 산출할 수 있다.The
예를 들어, 카메라를 이용하여 시설물을 검출하는 경우에, 시설물의 이미지 상의 위치 및 크기에 따라 실제 시설물의 크기 및 차량과의 상대적인 거리를 파악하는 것이 가능하며, 이러한 기술은 차량용 이미지 센싱에서 이미 널리 사용되고 있다.For example, in the case of detecting a facility using a camera, it is possible to determine the actual facility size and the relative distance from the vehicle according to the location and size on the facility image, and this technology is already widely used in vehicle image sensing. Is being used.
또한 라이더나 레이더를 이용하는 경우에도 감지된 물체와 차량 간의 상대적인 위치 관계를 파악하는 것은 이미 널리 알려진 기술에 해당하므로, 제어부(100)는 다양한 방식을 사용하여 시설물의 위치 정보를 파악할 수 있다.In addition, even in the case of using a rider or a radar, since it is already a well-known technique to grasp the relative positional relationship between the detected object and the vehicle, the
이때 제어부(100)는 위치측정부(120)를 통해 차량의 현재 위치를 파악할 수 있으므로, 차량의 현재 위치 정보와 인식된 객체와 차량 간의 상대위치에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출할 수 있다.At this time, since the
또한 제어부(100)는 카메라를 통해 인식된 이미지의 처리를 통해 객체가 어떠한 종류(차선, 표지판, 이정표, 신호등, 과속 단속 카메라 등)의 객체인지 파악할 수 있다.In addition, the
따라서 제어부(100)는 객체의 인식 정보로서, 해당 객체의 종류와 절대 위치를 파악할 수 있다.Accordingly, the
제어부(100)는 이렇게 좌표가 산출된 객체의 정보와 해당 좌표의 정밀 지도 상의 속성 정보를 비교하여, 정밀 지도를 검수할 수 있다. 즉, 제어부(100)는 정밀 지도에서 객체 정보의 위치에 해당하는 지점에 동일한 객체의 속성 정보가 존재하면 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하는 것으로 판단하고, 동일한 객체의 속성 정보가 존재하지 않으면 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하지 않는 것으로 판단할 수 있다.The
이때 제어부(100)는 측위 시스템 즉, 위치측정부(120)의 오차를 고려하여 지도 검수의 오차 범위를 선정할 수 있다. 다시 말해, 차량의 측위 시스템에 오차가 존재하므로, 이러한 오차를 고려하여 검수를 진행하여야 오차로 인한 불일치 판정 발생을 줄일 수 있다. 또한 차량의 측위를 위해 사용된 측위 시스템의 종류에 따라 차량의 위치의 정확도가 다르므로, 이를 고려하여 가변적인 오차 범위를 적용할 수 있다.At this time, the
예를 들어, RTK와 같은 고정밀 측위 시스템을 사용할 때에는 오차 범위를 10cm 이내로 설정하고, DGPS와 같은 정밀도를 가지는 시스템을 사용하는 경우에는 오차 범위를 1m 이내로 설정하고, GPS와 같은 정밀도를 가지는 시스템을 사용하는 경우에는 오차 범위를 5m 이내로 설정할 수 있다.For example, when using a high-precision positioning system such as RTK, the error range is set within 10 cm, and when using a system with the same precision as DGPS, the error range is set within 1 m, and a system with precision such as GPS is used. In the case of, the error range can be set within 5 m.
즉, DGPS를 사용하는 경우에는 인식된 객체의 좌표를 중심으로 하고 반경이 1m인 영역(구, 원) 안에 해당 객체와 동일한 객체의 속성 정보가 존재하면 일치하는 것으로 판단하고, 해당 영역 안에 해당 객체와 동일한 객체의 속성 정보가 존재하지 않으면 불일치하는 것으로 판단할 수 있다.That is, in the case of using DGPS, if the property information of the same object as the object exists in an area (sphere, circle) with a radius of 1 m centered on the coordinates of the recognized object, it is determined that the object matches, and the object in the area If the property information of the same object as does not exist, it may be determined to be inconsistent.
제어부(100)는 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하지 않는 것으로 판단되면, 인식된 객체의 인식 정보를 바탕으로 정밀 지도를 업데이트할 수 있다. 즉, 인식된 객체의 위치에 해당 객체의 속정 정보를 정밀 지도상에 저장할 수 있다.If it is determined that the actual road environment and the precision map do not match, the
또는 제어부(100)는 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하지 않는 것으로 판단되면, 해당 객체의 인식 정보를 서버(200)로 전송하여, 서버(200)에서 인식된 정보의 검증 및 정밀 지도 업데이트가 수행되도록 할 수도 있다.Alternatively, if it is determined that the actual road environment and the precision map do not match, the
서버(200)는 다수의 차량으로부터 각 차량에 탑재된 정밀 지도와 차이가 있다고 판단된 객체의 인식 정보를 수신하고, 이들을 종합하여 정밀 지도 데이터의 오류 여부를 판단하고, 정밀 지도를 업데이트 할 수 있다.The
구체적으로 서버(200)는 수신된 객체의 인식 정보들을 바탕으로, 다수의 차량에서 동일한 객체에 대한 인식 정보가 수집되면, 해당 객체의 인식 정보는 정확한 것(즉, 정밀 지도에 오류가 있는 것)으로 판단할 수 있다.Specifically, the
서버(200)는 이렇게 정밀 지도에 오류가 있는 것으로 판단되면, 객체의 인식 정보를 바탕으로 정밀 지도를 업데이트할 수 있다. 즉, 객체의 위치에 해당 객체의 속정 정보를 정밀 지도상에 저장할 수 있다.If it is determined that there is an error in the precision map, the
이때 서버(200)는 동일한 객체에 대해 수신된 복수개의 위치 값들의 평균 위치를 해당 객체의 위치로서 결정하는 방식을 사용할 수 있다.At this time, the
즉, 서버(200)는 수신된 상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하고, 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단되면, 객체의 인식 정보에 따라 상기 서버에 저장되어 있는 정밀 지도를 업데이트 할 수 있다.That is, the
한편 제어부(100)는 객체 인식 및 정밀 지도와의 비교를 주기적으로 수행하도록 구성될 수도 있다.Meanwhile, the
예를 들어, 제어부(100)는 차량의 위치에서 진행 방향에 대해 수직인 선형에 대한 정밀 지도의 속성 정보를 인식된 객체 정보와 비교하는 것을 설정 간격(예: 1m)마다 수행할 수 있다.For example, the
즉, 이러한 비교는 차선 선형의 속성 정보를 설정 간격마다 비교하는 것이 가능하도록 한다. 이때 지도 선형의 속성 정보는 차선 수와 각 차선의 속성 정보일 수 있다.That is, such a comparison makes it possible to compare attribute information of the lane alignment at set intervals. At this time, the map linear attribute information may be the number of lanes and the attribute information of each lane.
또한 제어부(100)는 차선 선형의 속성 정보를 주기적으로 비교할 때, 추가적인 객체가 인식되면 해당 객체에 대한 비교 또한 수행할 수 있다.In addition, when periodically comparing the attribute information of the lane alignment, the
한편 제어부(100)는 센서부(130)에서 측정되는 정보를 이용하여 정밀 지도의 속성 정보의 오류 여부를 파악할 수도 있다.On the other hand, the
예를 들어, 차량의 경사도와 현재 위치의 정밀 지도 상의 경사도를 비교하여 정밀 지도의 속성 정보가 실제 환경 정보와 일치하는지 비교할 수 있다. 제어부(100)는 이때에도 센서의 오차를 고려하여 허용 범위를 두고 일치 여부를 판별할 수 있다.For example, by comparing the inclination of the vehicle and the inclination on the precision map of the current location, it is possible to compare whether the property information of the precision map matches the actual environment information. At this time, the
또한 고가도로나 인터체인지 진입 도로와 같은 복잡한 도로의 형태인 경우에 제어부(100)는 차량의 자세와 고도 정보를 이용하여 해당 차량이 현재 어느 도로를 주행하고 있는 것인지 정확히 파악하여 정밀 지도 검수를 수행하도록 구성될 수 있다.In addition, in the case of a complicated road such as an overpass or an interchange access road, the
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법을 설명하기 위한 다른 흐름도이다.2 is a flowchart for explaining a method for automatically inspecting a precision map using object recognition according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a flowchart illustrating a method for automatically inspecting a precision map using object recognition according to an embodiment of the present invention Is another flow chart.
도 2에 도시된 것과 같이, 제어부(100)는 먼저 도로 상의 객체를 인식하고, 인식된 객체의 차량에 대한 상대위치를 획득한다(S200). 예를 들어, 카메라를 이용하여 시설물을 검출하는 경우에, 시설물의 이미지 상의 위치 및 크기에 따라 실제 시설물의 크기 및 차량과의 상대적인 거리를 파악하는 것이 가능하다.As shown in FIG. 2, the
이어서 제어부(100)는 차량의 위치 정보에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출한다(S210). 즉, 제어부(100)는 위치측정부(120)를 통해 차량의 현재 위치를 파악할 수 있으므로, 차량의 현재 위치 정보와 인식된 객체와 차량 간의 상대위치에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출할 수 있다.Subsequently, the
이후 제어부(100)는 차량의 측위 방식에 따른 오차를 고려하여 인식된 객체와 정밀 지도를 비교한다(S220). 즉, 제어부(100)는 정밀 지도에서 객체 정보의 위치에 해당하는 지점에 동일한 객체의 속성 정보가 존재하면 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하는 것으로 판단하고, 동일한 객체의 속성 정보가 존재하지 않으면 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하지 않는 것으로 판단할 수 있다.Thereafter, the
이때 차량의 측위를 위해 사용된 측위 시스템의 종류에 따라 차량의 위치의 정확도가 다르므로, 제어부(100)는 이를 고려하여 가변적인 오차 범위를 적용할 수 있다.At this time, since the accuracy of the position of the vehicle is different according to the type of positioning system used for positioning of the vehicle, the
상기 단계(S220)의 비교에 따라, 인식된 객체와 정밀 지도 사이에 차이가 존재하면, 제어부(100)는 해당 객체의 인식 정보를 서버(200)로 전송한다(S230). 즉, 차량에 탑재된 정밀 지도 자동 검수 장치에서는 실제 도로 환경과 정밀 지도가 일치하는지 여부만을 파악하고, 추후의 업데이트 등은 서버에서 이루어지도록 할 수 있으며, 실제 도로 환경과 정밀 지도 사이에 차이가 있는 경우에만 객체의 인식 정보(위치 좌표와 객체 종류)를 서버로 전송함으로써, 데이터 통신량을 줄일 수 있다.According to the comparison of step S220, if there is a difference between the recognized object and the precision map, the
한편 제어부(100)는 상술한 객체의 인식 정보와 더불어 촬영된 해당 객체에 대한 영상을 서버(200)로 더 전송하여 서버(200)에서 영상 정보 또한 활용하도록 할 수도 있다.On the other hand, the
이후 도 3에 도시된 것과 같이, 서버(200)는 수신된 객체의 인식 정보를 검증한다(S310). 예를 들어, 서버(200)는 수신된 객체의 인식 정보들을 바탕으로, 동일한 지점에서 다수의 차량에서 객체의 인식 정보가 수집되면, 해당 객체의 인식 정보는 정확한 것(즉, 정밀 지도에 오류가 있는 것)으로 판단할 수 있다.Thereafter, as shown in FIG. 3, the
상기 단계(S320)의 검증 결과에 다라 정밀 지도 데이터에 오류가 있다고 판단되면, 서버(200)는 객체의 인식 정보에 따라 정밀 지도를 업데이트 한다(S320). 즉, 서버(200)는 정밀 지도상이ㅡ 객체의 위치에 해당 객체의 속정 정보를 저장하여 정밀 지도를 업데이트할 수 있다.If it is determined that there is an error in the precision map data according to the verification result of the step S320, the
또한 서버(200)는 이렇게 업데이트 된 정밀 지도를 각 차량의 제어부(100)에 전달하여, 차량 내에서의 정밀 지도 업데이트가 수행되도록 할 수도 있다.In addition, the
이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치 및 방법은 차량에서 인식된 객체와 정밀 지도 사이의 비교를 통해, 정밀 지도의 오류 여부를 판별하고, 이에 따라 정밀 지도 업데이트를 자동으로 수행할 수 있도록 함으로써, 항상 최신의 정밀 지도가 유지될 수 있도록 한다.As described above, the apparatus and method for automatically inspecting a precision map using object recognition according to an embodiment of the present invention determine whether an error occurs in the precision map through comparison between the object recognized in the vehicle and the precision map, and update the precision map accordingly. By making it possible to do it automatically, you can always keep up-to-date precision maps.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.The present invention has been described with reference to the embodiment shown in the drawings, but this is only exemplary, and those skilled in the art to which the art belongs can various modifications and equivalent other embodiments from this. Will understand. Therefore, the technical protection scope of the present invention should be defined by the following claims.
100: 제어부
110: 카메라
120: 위치측정부
130: 센서부
140: 정밀지도DB100: control unit
110: camera
120: position measuring unit
130: sensor unit
140: precision map DB
Claims (14)
차량의 위치를 측정하는 위치측정부;
도로 상의 객체에 대한 속성 정보를 포함하는 정밀 지도를 저장하고 있는 정밀지도DB; 및
상기 카메라를 통해 촬영된 영상에서 도로 상의 객체를 인식하고, 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하며, 상기 위치측정부를 통한 차량의 위치 정보에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하고, 상기 산출된 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 제어부를 포함하고,
상기 객체의 인식 정보는 객체의 종류 및 절대 위치를 포함하는, 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
A camera that photographs the exterior of the vehicle;
Position measuring unit for measuring the position of the vehicle;
A precision map DB that stores a precision map including property information on objects on the road; And
Recognize the object on the road from the image captured by the camera, calculate the relative position between the recognized object and the vehicle, calculate the absolute position of the recognized object according to the position information of the vehicle through the position measuring unit, Comprising a control unit for calculating the recognition information, and comparing the calculated recognition information of the object with the precision map to determine whether the precision map error,
The recognition information of the object includes the type and absolute position of the object, a precision map automatic inspection device using object recognition.
상기 제어부는 상기 산출된 객체의 인식 정보를 정밀 지도와 비교할 때, 상기 위치측정부의 측위 방식에 따른 오차 범위를 적용하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
According to claim 1,
The control unit automatically compares the calculated object recognition information with a precision map, and applies an error range according to the positioning method of the location measurement unit to automatically detect a precision map using object recognition.
상기 제어부는, 인식된 객체의 좌표를 중심으로 하고 반경이 상기 오차 범위인 영역 안에서 상기 산출된 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
According to claim 2,
The control unit, the center of the coordinates of the recognized object and the radius of the error range within the region, the recognition information of the calculated object is compared with the precision map Automatic map recognition device using object recognition, characterized in that.
상기 제어부는, 상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 정밀지도DB에 저장되어 있는 상기 정밀 지도를 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
According to claim 1,
The controller, when it is determined that an error exists in the precision map, updates the precision map stored in the precision map DB according to the recognition information of the object.
상기 제어부는, 상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 객체의 인식 정보를 서버로 전송하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
According to claim 1,
The controller, if it is determined that an error exists in the precision map, transmits the recognition information of the object to the server, the precision map automatic inspection device using object recognition.
상기 서버는 수신된 상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하고, 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단되면, 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 서버에 저장되어 있는 정밀 지도를 업데이트 하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
The method of claim 5,
The server verifies the accuracy of the received identification information of the object, and when it is determined that the identification information of the object is correct, an object characterized by updating a precision map stored in the server according to the identification information of the object Precision map automatic inspection device using recognition.
상기 서버는 다수의 차량에서 동일한 객체의 인식 정보가 수신되면, 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 장치.
The method of claim 6,
The server, when the recognition information of the same object is received from a plurality of vehicles, the precision map automatic inspection device using object recognition, characterized in that it is determined that the recognition information of the object is correct.
상기 제어부가 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하는 단계;
상기 제어부가 차량의 위치 정보 및 상기 산출된 상대위치에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하는 단계;
상기 제어부가 상기 산출된 객체의 인식 정보를 차량에 저장되어 있는 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 단계; 및
상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 제어부가 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 정밀 지도를 업데이트 하는 단계를 포함하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.
A step in which the control unit recognizes an object on the road from the image photographed through the camera;
Calculating a relative position between the recognized object and the vehicle by the control unit;
Calculating, by the control unit, the absolute position of the recognized object according to the position information of the vehicle and the calculated relative position, and calculating the recognition information of the object;
Determining, by the control unit, whether the precision map is in error by comparing the calculated recognition information of the object with a precision map stored in the vehicle; And
If it is determined that an error exists in the precision map, the controller automatically updates the precision map using object recognition, including the step of updating the precision map according to the recognition information of the object.
상기 객체의 인식 정보는 객체의 종류 및 절대 위치를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.
The method of claim 8,
A method for automatically inspecting a precision map using object recognition, wherein the object recognition information includes an object type and an absolute position.
상기 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 단계에서, 상기 제어부는 차량의 측위 방식에 따른 오차 범위를 적용하여 상기 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.
The method of claim 8,
In the step of determining whether the precision map is in error, the control unit applies the error range according to the positioning method of the vehicle to compare the recognition information of the object with the precision map, and automatically inspects the precision map using object recognition. Way.
상기 제어부는, 인식된 객체의 좌표를 중심으로 하고 반경이 상기 오차 범위인 영역 안에서 상기 산출된 객체의 인식 정보를 상기 정밀 지도와 비교하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.
The method of claim 10,
The control unit, based on the coordinates of the recognized object and the radius of the error range in the region, the recognition information of the calculated object is compared with the precision map, characterized in that the automatic detection method of the precision map using object recognition.
상기 제어부가 인식된 객체와 차량 사이의 상대위치를 산출하는 단계;
상기 제어부가 차량의 위치 정보 및 상기 산출된 상대위치에 따라 인식된 객체의 절대 위치를 산출하여 객체의 인식 정보를 산출하는 단계;
상기 제어부가 상기 산출된 객체의 인식 정보를 차량에 저장되어 있는 정밀 지도와 비교하여 정밀 지도의 오류 여부를 판단하는 단계; 및
상기 정밀 지도에 오류가 존재한다고 판단되면, 상기 제어부가 기 객체의 인식 정보를 서버로 전송하는 단계를 포함하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.
A step in which the control unit recognizes an object on the road from the image photographed through the camera;
Calculating a relative position between the recognized object and the vehicle by the control unit;
Calculating, by the control unit, the absolute position of the recognized object according to the position information of the vehicle and the calculated relative position, and calculating the recognition information of the object;
Determining, by the control unit, whether the precision map is in error by comparing the calculated recognition information of the object with a precision map stored in the vehicle; And
If it is determined that an error exists in the precision map, the control unit automatically detects the precision map using object recognition, including the step of transmitting the recognition information of the object to the server.
상기 서버가 수신된 상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하는 단계; 및
상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단되면, 상기 서버가 상기 객체의 인식 정보에 따라 상기 서버에 저장되어 있는 정밀 지도를 업데이트 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.
The method of claim 12,
Verifying the accuracy of the recognition information of the object received by the server; And
When it is determined that the recognition information of the object is correct, the server further updates the precision map stored in the server according to the recognition information of the object. .
상기 객체의 인식 정보의 정확성을 검증하는 단계에서, 상기 서버는 다수의 차량에서 동일한 객체의 인식 정보가 수신되면, 상기 객체의 인식 정보가 정확한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 이용한 정밀 지도 자동 검수 방법.The method of claim 13,
In the step of verifying the accuracy of the recognition information of the object, when the server receives the recognition information of the same object from a plurality of vehicles, the precision map automatic using object recognition is characterized in that it is determined that the recognition information of the object is correct Inspection method.
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---|---|---|---|
KR1020180150750A KR20200065144A (en) | 2018-11-29 | 2018-11-29 | Apparatus and method for automatic inspection of a detailed map using object recognition |
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WO2022039476A1 (en) * | 2020-08-18 | 2022-02-24 | 삼성전자 주식회사 | Method for obtaining positional information using image, and electronic device for supporting same |
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2018
- 2018-11-29 KR KR1020180150750A patent/KR20200065144A/en not_active Application Discontinuation
Cited By (2)
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WO2022039476A1 (en) * | 2020-08-18 | 2022-02-24 | 삼성전자 주식회사 | Method for obtaining positional information using image, and electronic device for supporting same |
US20220092872A1 (en) * | 2020-08-18 | 2022-03-24 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method for obtaining position information using image and electronic device supporting the same |
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